MCPとは何か？AIに複数のソフトウェアを連携する技術

AIはもはや、単体で文章を生成するだけの存在ではなくなっています。
近年は、複数のソフトウェアやツールと連携しながら動くAIが増えています。

その文脈で注目されているのが MCP（Model Context Protocol） です。

MCPの基本的な考え方

MCPは、AIが外部のツールやサービスと安全に連携するための共通ルールです。

AIが直接システムを操作するのではなく、

• 何ができるのか
• どこまで許可されているのか

を明確に定義したうえで操作します。

従来のAI連携の問題点

これまでのAI連携には、次のような問題がありました。

• ツールごとに実装方法が異なる
• セキュリティ境界が曖昧
• どこまでAIが操作できるのか分かりにくい

結果として、属人化や事故が起きやすい状態でした。

MCPがもたらすメリット

MCPを使うことで、次のような利点があります。

• AIとツールの責任範囲が明確になる
• 権限管理がしやすくなる
• 拡張や変更に強い構成になる

AIは判断と指示を行い、
実際の処理は既存のソフトウェアが担当します。

MCPが目指すアーキテクチャ

MCPが目指しているのは、次のような分業です。

• AIは考える
• ツールは実行する

この構造により、AIを安全に業務やシステムへ組み込めるようになります。

どんな場面で使われるか

MCPは、次のような分野と相性が良いと考えられます。

• 開発支援ツール
• インフラ操作の自動化
• 業務フローの自動化
• AIエージェント

今後、AIが「操作する存在」になるほど重要性は高まります。

まとめ

MCPは、AIを単体のツールからシステムの一部へ進化させるための技術です。

AI時代のアーキテクチャを考える上で、
今後ますます注目される概念になるでしょう。